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              智能勘探解決方案
              智能化勘探將以數據為基礎,通過共享服務平臺、信息化管控體系和四大應用系統的建設,提升實時感知、協作分析、主動管理、優化決策四種能力,實現增儲降本提質。
              勘探業務現狀 智能勘探目標 技術框架 應用價值

              勘探業務現狀

              石油勘探業務是以盆地、區帶、圈閉、油氣藏為整體研究單元,通過戰略決策、目標研究、勘探部署、勘探實施四個核心環節循環提升,最終實現盆地資源量落實到油氣藏探明儲量的勘探目標。

              勘探業務可以劃分為四個層次:勘探決策、勘探研究、勘探生產、勘探管理。按過程周期分為五個階段:規劃階段、部署階段、設計階段、實施階段、總結階段,而每個階段在每個層次的業務內容是各不相同的。

              對很多石油企業而言,跟進IT新技術的同時,智能勘探也需要從業務的實際著手,解決原來“數字勘探”的技術缺陷和不足,建立數據積累機制和效率提升工具依然是當下的基礎工作:

              在服務能力上
              當前缺少一些輔助性的工具從而減少事務性、機械性工作
              在認知能力上
              當前業務多年的知識經驗和規律并沒有總結和歸納運用
              在感知能力上
              業務中間數據的積累和管理機制并沒有有效的建立

              智能勘探目標

              隨著大數據、認知計算和云等技術的快速發展和成本的降低,智能勘探應用場景愈發豐富清晰。通過對標調研和分析國際領先油氣企業案例,我們發現數據共享、協同支撐、主動管理和智能決策已成為邁向智能勘探所必備的核心競爭力。智能化勘探將以數據為基礎,通過共享服務平臺、信息化管控體系和四大應用系統的建設,提升四種能力,實現增儲降本提質。

              數據共享
              解決各級勘探日常工作量大的問題。將日?;镜难芯抗ぷ?、管理工作全部交由將系統完成,節約人工50%以上,提高勘探各項工作的效率,縮短勘探工作周期
              協同支撐
              解決勘探各項業務的協同工作問題,大大提高整體工作效率和工作質量,解決勘探工程一體化、勘探開發一體化等問題
              主動管理
              通過大數據、AI技術挖掘勘探數據中潛在的專業價值,提高勘探成功率,發現更多的油氣田
              智能決策
              通過對勘探數據的一體化集成管理,解決對地下地質目標全面認識問題。通過勘探知識庫、案例庫,將最新的勘探認識全面總結,實時更新最新的認識成果,通過這些工作提高勘探決策的效率和質量

              技術框架

              總體設計上分為三大體系。一是后臺資源管理體系,主要包括計算資源、存儲資源、網絡資源、微服務框架、容器運行環境和安全防護,主要由各基礎設計平臺廠商提供對應的解決方案。二是中臺共享服務體系,包括數據庫、數據中臺、業務中臺、安全服務、知識服務以及服務管理平臺,主要負責提供業務處理能力和數據處理及服務能力。三是前臺業務應用體系,主要分為勘探研究類應用系統、勘探作業類應用系統、勘探決策類應用系統及勘探管理類應用系統。所有業務系統均在協同工作平臺(個人工作平臺)使用,領導等可通過生產指揮平臺統一管理。

              應用價值

              智能勘探是在數字油田的基礎上,圍繞區帶、圈閉、探井等核心勘探對象,借助數字化方法和信息技術全面輔助勘探業務活動,實現感知實時化、研究協同化、管理主動化、決策智能化,達到提高工作效率,降低勘探風險,提高勘探效益,全面提升勘探業務水平。

              實時感知
              在勘探實施上,指通過對勘探施工現場傳感網絡部署,實時監測各作業的狀態
              全面協同
              在勘探研究上,指通過集成可視技術,在各專業領域內實現跨專業遠程協同等
              主動管理
              在勘探業務管理上,指通過業務和技術建模,能夠即時預警和趨勢預測,進行事前處理控制
              優化決策
              在勘探決策上,指通過構建智能業務系統,為勘探決策提供有效參考
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